ก่อนการแข่งขันฟุตบอลโลกปี 2026 ระบบสองระบบได้ให้ “ความน่าจะเป็นในการคว้าแชมป์” ของตนเองออกมา—และทีมอันดับหนึ่งของพวกเขานั้นไม่เหมือนกัน
ตลาดการพยากรณ์ (Polymarket, Kalshi รวมราคา) จัดให้ฝรั่งเศสเป็นผู้นำอันดับหนึ่งที่ประมาณ 17% Opta Supercomputer จัดให้สเปนซึ่งเป็นแชมป์ยุโรปเป็นผู้นำอันดับหนึ่งที่ 16.1%
ตัวเลขสองตัวนี้ดูเหมือนเป็น “ความน่าจะเป็น” แต่วิธีการผลิตของพวกมันต่างกันอย่างสิ้นเชิง—ตัวหนึ่งคือราคาที่เกิดขึ้นจากการแลกเปลี่ยนด้วยปริมาณการซื้อขายหลายพันล้านดอลลาร์ในตลาด อีกตัวหนึ่งคือความถี่ที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จำลองการแข่งขันฟุตบอลโลกทั้งหมดหนึ่งหมื่นครั้ง
บทความนี้ไม่ได้ทำนายว่าใครจะชนะ หรือประเมินว่าชุดข้อมูลใดแม่นยำกว่า แต่ตอบคำถามเดียวเท่านั้น: เมื่อคุณเห็นตัวเลข "ฝรั่งเศส 17%" นี้ มันมาจากการคำนวณอย่างไร และน่าเชื่อถือได้มากแค่ไหน
นี่คือระดับถัดไปของ EP06—บทความก่อนหน้าพูดถึงความแตกต่างของโครงสร้างตลาดระหว่างตลาดการทำนายกับการพนันแบบดั้งเดิม บทความนี้จะอธิบายว่าความน่าจะเป็นในราคาคำนวณออกมาอย่างไร ข้อมูลณวันที่ 31 พฤษภาคม 2026
ฉากที่หนึ่ง · ความน่าจะเป็นในราคา: ตลาดผลิตความน่าจะเป็นได้อย่างไร
cơ chếของตลาดการพยากรณ์นั้นเรียบง่าย: ราคาสัญญาสำหรับแต่ละผลลัพธ์อยู่ระหว่าง 0 ถึง 100 เซนต์ ราคาดังกล่าวแสดงถึงความน่าจะเป็นโดยนัยโดยตรง สัญญาสำหรับฝรั่งเศสเสนอราคาที่ 17 เซนต์ หมายความว่าตลาดเชื่อว่าฝรั่งเศสมีโอกาสชนะประมาณ 17% — ผู้เดาถูกจะได้รับการจ่ายเงิน 1 ดอลลาร์ต่อสัญญา ผู้เดาผิดจะได้รับ 0
แต่ราคาจากแพลตฟอร์มเดียวอาจมีสัญญาณรบกวน เครื่องรวมข้อมูล (เช่น DeFi Rate) ใช้ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามปริมาณการซื้อขาย (VWAP) เพื่อรวมราคาจากหลายแหล่ง เช่น Kalshi, Polymarket, Polymarket US, Gemini เป็นต้น เพื่อหาความน่าจะเป็นโดยนัยข้ามแพลตฟอร์ม ณ วันที่ 30 พฤษภาคม 2026 สัญญาผู้ชนะฟุตบอลโลกมีปริมาณการซื้อขายสะสมประมาณ 523 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยวันชำระเงินกำหนดไว้ที่วันที่ 20 กรกฎาคม 2026 — วันถัดจากนัดชิงชนะเลิศในวันที่ 19 กรกฎาคม
ราคานี้ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างไร้พื้นฐาน แต่เป็นผลลัพธ์จากการเสนอราคาซื้อ-ขายอย่างต่อเนื่องของมาร์เก็ตเมเกอร์ บวกกับการซื้อขายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องจากนักลงทุน โดยน่าสังเกตว่า ผู้ให้สภาพคล่องสำหรับตลาดการทำนายทั้งหมดคือบริษัทเทรดระดับองค์กรที่เกิดจากวงการคริปโต: Wintermute (มีปริมาณการซื้อขายเกิน 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี และครอบคลุมมากกว่า 70 ตลาด) เริ่มเสนอราคาซื้อ-ขายให้กับ Polymarket และ Kalshi ตั้งแต่ปี 2026; Jump Trading และ Susquehanna ก็ได้เข้ามาทำหน้าที่เป็นมาร์เก็ตเมเกอร์อย่างแข็งขัน
เจค โอสโตรฟสกิส หัวหน้าการซื้อขาย OTC ของ Wintermute สรุปสถานการณ์ของตลาดนี้ไว้เพียงประโยคเดียว:
ตลาดการทำนายมีโปรไฟล์ความต้องการเหมือนกับสินทรัพย์ขนาดใหญ่ แต่มีโปรไฟล์สภาพคล่องเหมือนกับตลาดระยะเริ่มต้น
ตลาดการพยากรณ์มีความต้องการในระดับสินทรัพย์ขนาดใหญ่ แต่มีความลึกของสภาพคล่องเพียงในระยะเริ่มต้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง—ความน่าเชื่อถือของ “ความน่าจะเป็น” ในราคา ขึ้นอยู่กับว่ามีสภาพคล่องจริงรองรับอยู่มากน้อยเพียงใด จุดนี้เราจะกลับมาพูดถึงอีกครั้งในฉากที่สาม
ฉากที่สอง · ความน่าจะเป็นในแบบจำลอง: แบบจำลองผลิตความน่าจะเป็นได้อย่างไร
Opta ใช้วิธีที่ต่างออกไป โดยเริ่มจากข้อมูลทีม—สถานะ ประวัติการแข่งขันในอดีต อันดับโลก และผลงานในการแข่งขันระดับนานาชาติล่าสุด—เพื่อประมาณความน่าจะเป็นของการชนะ เสมอ หรือแพ้ในแต่ละนัดผ่าน Power Rankings (อัลกอริธึมการให้คะแนนที่พัฒนามาจาก Elo) จากนั้นจำลองการแข่งขันฟุตบอลโลกทั้งหมด 10,000 ครั้ง และนับว่าแต่ละทีมชนะการแข่งขันในกี่ครั้ง ความถี่นั้นคือ "ความน่าจะเป็นในการคว้าแชมป์" ของมัน
ผลลัพธ์ปี 2026 (เฉพาะการระบุข้อเท็จจริง ไม่ได้ทำนายผลการแข่งขัน): สเปน 16.1% (เป็นทีมเดียวที่มีโอกาสเข้าสู่รอบก่อนรองชนะเลิศเกิน 50% ที่ 52.1%) ฝรั่งเศส 13.0% อังกฤษเกิน 10% แชมป์เก่าอาร์เจนตินาอยู่อันดับสี่และเกิน 10% โปรตุเกส 7.0% บราซิล 6.6%
มีรายละเอียดเชิงวิธีการที่ไม่สอดคล้องกับสัญชาตญาณที่ควรระบุ: หนึ่งในอินพุตของโมเดล Opta คือ อัตราต่อรองจากตลาดการพนัน กล่าวคือ การเปรียบเทียบ “ตลาด vs โมเดล” ไม่ใช่ระบบสองระบบที่แยกจากกันอย่างสมบูรณ์—โมเดลได้ “รับข้อมูล” จากตลาดไปบางส่วนแล้ว เมื่อคุณเปรียบเทียบราคาตลาดกับความน่าจะเป็นของ Opta ความแตกต่างที่คุณเห็นจะน้อยกว่าความไม่สอดคล้องกันระหว่างแหล่งข้อมูลสองแหล่งที่เป็นอิสระต่อกัน
โปรดระบุปัญหาด้านความทันสมัย: โมเดลฟุตบอล SPI ของ FiveThirtyEight ซึ่งเคยเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง ได้หยุดอัปเดตหลังจากผู้ก่อตั้ง Nate Silver ลาออกไปในปี 2023; เว็บไซต์เดิมปิดตัวลงในเดือนกันยายน 2023 และทั้งหมดของ 538 ถูก ABC ปิดตัวลงในเดือนมีนาคม 2025 บทความนี้ใช้โมเดลนี้เป็นเพียงข้อมูลทางประวัติศาสตร์และเปรียบเทียบสำหรับการแข่งขันปี 2018 และ 2022 เท่านั้น ไม่ใช่แหล่งการพยากรณ์สำหรับปี 2026
ฉากที่สาม · ใครแม่นยำกว่า? ช่องว่างที่ซื่อสัตย์
ตลาดกับแบบจำลอง อะไรแม่นยำกว่า?
คำตอบที่ซื่อสัตย์คือ: ไม่มีการศึกษาทางวิชาการที่เข้มงวดและข้ามช่วงเวลาใดๆ ที่เปรียบเทียบคะแนน Brier ของตลาดการทำนายกับ Opta/538 ในฟุตบอลโลกปี 2018 และ 2022 (ซึ่งเป็นมาตราฐานการวัดความแม่นยำของการทำนาย) ตัวเลขเช่น "ความแม่นยำ 90%" ที่แพลตฟอร์มอ้างอิงนั้น ส่วนใหญ่มาจากแพลตฟอร์มเองหรือบล็อกที่ไม่ผ่านการทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญ จึงไม่สามารถถือเป็นข้อสรุปที่เป็นอิสระได้ บทความนี้ชี้ให้เห็นช่องว่างนี้อย่างชัดเจน และไม่ได้สร้างคำตอบเท็จ
แต่มีกรณีหนึ่งที่มักถูกกล่าวผิดและควรแก้ไข หลายคนพูดว่า "อาร์เจนตินาชนะในปี 2022 เป็นการชนะแบบอัปเปอร์คัต" — ซึ่งไม่ถูกต้อง ก่อนการแข่งขัน อาร์เจนตินาเป็นทีมเต็งอันดับสองหรือสาม: Opta ให้โอกาส 13.1% (อันดับสอง) และบ่อนพนันเปิดอัตราต่อรอง +500 (ประมาณ 16.7% อันดับสอง) เรื่องที่แท้จริงไม่ใช่ "ชนะแบบอัปเปอร์คัต" แต่คือ — แบบจำลองและตลาดหลักเกือบทั้งหมดพนันว่าบราซิลจะชนะ แต่กลับเป็นทีมเต็งอันดับสองอย่างอาร์เจนตินาที่ชนะ; และผู้เดียวที่ประเมินโอกาสของอาร์เจนตินาไว้ประมาณ 8% คือ FiveThirtyEight ซึ่งเป็นข้อมูลที่ผิดเพี้ยน การวิเคราะห์นี้แม่นยำกว่าและชี้ให้เห็นปัญหาได้ดีกว่า: ความน่าจะเป็นที่ถูกเรียกว่า "权威" อาจแตกต่างกันได้ถึงสองเท่าระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ
ราคาเองก็ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่สมบูรณ์แบบ ปรากฏการณ์ที่ถูกยืนยันซ้ำแล้วซ้ำเล่ามากกว่าหนึ่งศตวรรษเรียกว่า longshot bias (อคติของตัวเต็ง-ตัวรอง): ในตลาดการแข่งม้าแบบดั้งเดิม ผู้เดิมพันมีแนวโน้มประเมินค่าตัวรองสูงเกินไปและประเมินค่าตัวเต็งต่ำเกินไป—อัตราการชนะที่แท้จริงของม้าตัวรองต่ำกว่าที่อัตราต่อรองแสดงไว้ ดังนั้นการเดิมพันตัวรองในระยะยาวจึงขาดทุนมากกว่า (การศึกษาของ Snowberg และ Wolfers)
จุดที่ขัดกับสัญชาตญาณอย่างแท้จริงคือ อคตินี้ไม่ได้หายไปในตลาดการทำนายสกุลเงินดิจิทัลที่อ้างว่ามีความเป็นเหตุเป็นผลและมีประสิทธิภาพมากกว่า การศึกษาหลายชิ้นที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากจาก Polymarket และ Kalshi ต่างพบอคติในทิศทางเดียวกัน—University College Dublin วิเคราะห์สัญญา Kalshi มากกว่า 300,000 ฉบับ และพบว่า สัญญาที่มีราคาต่ำมีอัตราการจ่ายจริงต่ำกว่าความน่าจะเป็นที่ราคาสะท้อนไว้ ในขณะที่สัญญาที่มีราคาสูงมีอัตราการจ่ายจริงสูงกว่าความน่าจะเป็นที่ราคาสะท้อนไว้ (กล่าวคือ ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นที่นิยมยังถูกประเมินสูงเกินไป) การศึกษาการปรับสมดุลที่ใช้ข้อมูลการซื้อขาย 2.92 พันล้านรายการ (arXiv preprint 2602.19520) ก็พบว่า ราคาของสัญญาระยะยาวถูกบีบให้ลดลงอย่างเป็นระบบไปใกล้ 50% และประเมินค่าข้อได้เปรียบที่แท้จริงของผลลัพธ์ที่เป็นที่นิยมต่ำเกินไป การศึกษาเชิงโครงสร้างแบบไม่เป็นทางการ (arXiv 2604.24366) ที่ใช้ข้อมูลเหตุการณ์ในหนังสือคำสั่งซื้อขาย 30 พันล้านรายการ และข้อมูล 52 วัน ได้วัดต้นทุนของด้านที่ไม่เป็นที่นิยม: ช่องระหว่างราคาเสนอซื้อและเสนอขายของสัญญาที่มีความน่าจะเป็นต่ำที่สุดสูงถึง 1,300 ถึง 1,800 จุดพื้นฐาน ซึ่งสูงกว่าตลาดดั้งเดิมหนึ่งระดับความใหญ่—ซึ่งมีรากฐานมาจากการกำหนดราคาความเสี่ยงของสต็อกโดยผู้เสนอราคาตลาดต่อ “การเพิ่มขึ้นแบบจำกัดและการลดลงแบบไม่สมมาตร”
พูดอีกแบบหนึ่ง: ความเบี่ยงเบนที่ถูกบันทึกไว้ที่สนามแข่งม้าเมื่อร้อยปีก่อน ยังคงใช้ได้ในตลาดปัจจุบันที่อยู่บนบล็อกเชน มีปริมาณการซื้อขายหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐ—ความน่าจะเป็นในราคา ยิ่งใกล้กับฝั่งที่ไม่เป็นที่นิยม ยิ่งไม่น่าเชื่อถือ
สมุดบัญชีเป็นสาธารณะ
มีสิ่งหนึ่งที่การพนันแบบดั้งเดิมทำไม่ได้: Polymarket ถูกสร้างขึ้นบนสัญญาอัจฉริยะของ Ethereum การซื้อขายทุกครั้งถูกบันทึกบนโซ่และสามารถตรวจสอบได้โดยทุกคน การวิจัยสองชิ้นข้างต้นสามารถทำได้เพราะนักวิจัยสามารถย้อนกลับไปดูทิศทางของการซื้อขายแต่ละรายการจากบันทึกการซื้อขายบนโซ่โดยตรง—ซึ่งเป็นไปไม่ได้ในระบบการพนันแบบบัญชีปิด การชำระเงินก็เกิดขึ้นบนโซ่เช่นกัน: ใช้ USDC เป็นหลักประกัน และสัญญาอัจฉริยะทำการตั้งtleอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องวางใจตัวกลางแบบศูนย์กลางในการเก็บเงินของคุณ
แต่ความโปร่งใสไม่ได้หมายความว่าจะไม่สามารถถูกจัดการได้ สมุดคำสั่งที่ตื้นหมายความว่าตลาดเล็กๆ สามารถถูกขับเคลื่อนราคาโดยเงินทุนจำนวนน้อย การเคลื่อนไหวของราคาสัญญาแต่ละแมตช์จะเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ตามคะแนนในช่วงการแข่งขัน (ระหว่างวันที่ 11 มิถุนายน ถึง 19 กรกฎาคม) — นั่นจะเป็นตัวอย่างสดๆ ที่ชัดเจนที่สุดเกี่ยวกับ "ราคาถูกสร้างขึ้นอย่างไร"
ฉากที่สี่ · ตัวแปรที่อยู่นอกเหนือจากราคา: การกำกับดูแล
ราคายังได้รับผลกระทบจากตัวแปรที่ไม่ใช่ตลาด: ความไม่แน่นอนด้านการกำกับดูแล
วันที่ 18 พฤษภาคม 2026 ผู้ว่าการรัฐมินนิโซตาได้ลงนามในร่างกฎหมาย SF4760 ทำให้รัฐนี้เป็นรัฐแรกของสหรัฐอเมริกาที่กำหนดให้การดำเนินงานและการโฆษณาตลาดการพยากรณ์เป็นความผิดร้ายแรง (มีผลบังคับใช้วันที่ 1 สิงหาคม 2026) CFTC (คณะกรรมการการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์ของสหรัฐอเมริกา) ได้ฟ้องร้องภายใน 24 ชั่วโมง และ Kalshi ถูกฟ้องร้องเมื่อวันที่ 28 พฤษภาคม คำแถลงของประธาน CFTC Michael Selig คือ:
กฎหมายของมินนิโซตาฉบับนี้ทำให้ผู้ดำเนินการและผู้เข้าร่วมที่ถูกต้องตามกฎหมายในตลาดการพยากรณ์กลายเป็นอาชญากรชั่วข้ามคืน
กฎหมายมินนิโซตาข้อนี้ทำให้ผู้ดำเนินการและผู้เข้าร่วมตลาดการพยากรณ์กลายเป็นผู้กระทำผิดร้ายแรงในทันที
นี่คือข้อพิพาทด้านอำนาจหน้าที่ที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข: ศาลฎีกาเขตสามในวันที่ 7 เมษายนตัดสินว่า Kalshi ชนะ (สัญญาเหตุการณ์จัดอยู่ในหมวดอนุพันธ์และอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ CFTC) ในขณะที่ศาลฎีกาเขตเก้าพิจารณาคำร้องของเนวาดาในวันที่ 16 เมษายนและมีแนวโน้มสนับสนุนเนวาดา—ความขัดแย้งระหว่างสองศาลเขตอาจถูกส่งต่อไปยังศาลสูงสุด ในปัจจุบัน มี 17 รัฐที่ท้าทายผู้ให้บริการตลาดการทำนาย และ 14 รัฐมีกฎหมายที่เกี่ยวข้อง; สเปนได้สั่งให้ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตบล็อก Polymarket และ Kalshi ในปี 2026
ต้องแยกแยะให้ชัดเจนระหว่างสองเรื่องนี้: ตลาดการพยากรณ์ใช้เส้นทางการกำกับดูแลของหน่วยงาน CFTC ส่วนการพนันกีฬาใช้เส้นทางใบอนุญาตของแต่ละรัฐ—สัญญาเดียวกันสำหรับฟุตบอลโลก ความถูกต้องตามกฎหมายจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงในแต่ละเขตอำนาจศาล ความไม่แน่นอนของการกำกับดูแลเองก็เป็นตัวแปรหนึ่งที่อยู่เบื้องหลังราคา
สรุป · กลับไปที่ตัวเลขสองตัวนั้น
กลับไปที่การเปิดตัว — "ฝรั่งเศส 17%" และ "สเปน 16.1%"
ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าตัวเลขสองตัวนี้มาจากการไหน: ตัวแรกคือราคาที่เกิดจากการชำระหนี้ในตลาดด้วยปริมาณการซื้อขายหลายพันล้านดอลลาร์ ซึ่งจะได้รับผลกระทบจากอคติของ longshot และความลึกของสภาพคล่อง; อีกตัวคือความถี่ที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จำลองการแข่งขันฟุตบอลโลกทั้งหมดหนึ่งหมื่นครั้ง ซึ่งจะได้รับผลกระทบจากความล่าช้าของแบบจำลอง และบางส่วนได้รับข้อมูลจากตลาด
อันไหนแม่นยำกว่า? ไม่มีการเปรียบเทียบข้ามช่วงเวลาอย่างเคร่งครัดใดๆ ที่สามารถตอบคำถามนี้ได้ หลังจากฟุตบอลโลกสิ้นสุดลงและสัญญาสรุปยอดในวันที่ 20 กรกฎาคม เว็บไซต์ Beibei จะจัดทำรายงานทบทวนหลังเหตุการณ์ — เพื่อดูว่าตลาดและแบบจำลองแต่ละอันทำนายถูกหรือผิดอะไรบ้าง
ก่อนหน้านั้น เมื่อคุณเห็น "ความน่าจะเป็นในการคว้าแชมป์" อีกครั้ง ควรถามเพิ่มเติมว่า: ตัวเลขนี้ถูกสร้างขึ้นมาอย่างไร?